原理：
降低图像的空间分辨率意味着减少图像中可见的细节，使图像变得模糊或粗糙。这可以通过减少图像的像素数量或改变像素的排列来实现。以下是一些降低图像空间分辨率的常见原理和方法：
下采样（Subsampling）：下采样是最简单的降低空间分辨率的方法之一。它涉及到降低图像的分辨率，通常通过在水平和垂直方向上删除一些像素来实现。例如，将每2x2像素块合并为一个像素，可以将图像的分辨率减小到原来的四分之一。
平均滤波（Average Filtering）：平均滤波是一种模糊图像的方法，它使用一个滤波器来对像素进行平均，以减少图像中的高频细节。这样做可以降低图像的锐利度，使其看起来更模糊。
高斯模糊（Gaussian Blur）：高斯模糊是一种通过应用高斯滤波器来降低图像细节的方法。高斯滤波器会使图像中的高频信息受到抑制，从而导致图像变得模糊。
双三次插值（Bicubic Interpolation）：双三次插值是一种在降低图像分辨率时用于平滑图像的方法。它通过在像素之间进行插值来创建平滑的图像，减少锐利边缘的出现。
图像子采样（Image Subsampling）：这种方法涉及将图像划分为较小的块，然后仅保留块中的一个像素或像素的平均值。这样可以显著降低图像的分辨率。
像素化（Pixelation）：像素化是一种将图像变得更粗糙的方法，通常用于隐藏敏感信息。它涉及将图像分割成大块，并用每个块内的一个像素颜色来填充整个块。
这些方法可以根据需要选择，具体取决于希望达到的效果和图像降低分辨率的程度。降低图像的空间分辨率通常用于减小图像文件的大小、提高图像处理速度或隐藏细节，但需要注意，在某些情况下可能会导致信息丢失和图像质量下降。
我们这里采取下采样
输出的结果如下：
提示：
原图大小为3692×2812，用opencv读入后，以2的幂次（20-27）为采样间隔对原图降采样8次。采样可以用数组的切片索引实现，例如img[0:rows:2,:,:]表示以2为间隔，依次取图像的第0行，第2行，第4行…，img[0:rows:4,:,:]表示以4为间隔对图像的行采样，对列的操作类似。8次采样完成后，用pyplot同时显示所有结果图。
import cv2
import math
import matplotlib.pyplot as plt
img=cv2.imread("Fig0220.tif")
rows,cols,channels=img.shape
img_list=[]
img_name_list=[]
for i in range(8):
index=int(math.pow(2,i))
img_list.append(img[0:rows:index, 0:cols:index,:])
rows_new=int(rows/index)
cols_new=int(cols/index)
img_name_list.append(str(rows_new)+'*'+str(cols_new))
_,axs=plt.subplots(2,4)
for i in range(2):
for j in range(4):
axs[i,j].imshow(img_list[i*4+j])
axs[i,j].set_title(img_name_list[i*4+j])
axs[i,j].axes.get_xaxis().set_visible(False)
axs[i,j].axes.get_xaxis().set_visible(False)
plt.savefig("sampling.jpg")
plt.show()
结果展示
降低图像空间分辨率的方法很多,本质上都是消除图像的一些细节信息.最简单的降低空间分辨率的方法就是在邻域内的平均（比如22大小邻域的光滑滤波,或者把图像分成22的小方块,每个方块求平均值）；降低空间分辨率并不一定导致图像变小.
但是从信息量的角度讲,NM大小的图像包含了NM个值来表示信息,降低图像的空间分辨率以后,图像的信息量也降低了,这个时候必然不需要NM个值来表示图像的信息,所以当我们要求节约空间的时候,是可以把图像变小的.
由于图像内容的相关性,一般的NM大小的图像都不需要NM个值来表示,所以我们有很多图像压缩算法在保真的情况下,可以极大的压缩图像数据量。
